使用阈值方法来确定图片噪声对应的小波系数。 matlab实现
时间: 2024-03-23 10:36:39 浏览: 23
Matlab中可以使用以下代码来实现基于阈值的小波去噪:
```matlab
% 加载图片
img = imread('lena.png');
% 转换到YCbCr空间
YCbCr = rgb2ycbcr(img);
% 获取亮度通道
I = YCbCr(:, :, 1);
% 设置小波基
wname = 'db4';
% 小波分解
[C, S] = wavedec2(I, 3, wname);
% 估计噪声标准差
sigma = median(abs(C))/0.6745;
t = sigma*sqrt(2*log(length(C)));
% 阈值处理
thr = wthresh(C, 'h', t);
% 小波重构
denoised_I = waverec2(thr, S, wname);
% 转换回RGB空间
YCbCr(:, :, 1) = denoised_I;
denoised_img = ycbcr2rgb(YCbCr);
% 可视化
subplot(1, 2, 1)
imshow(img)
title('原始图片')
subplot(1, 2, 2)
imshow(denoised_img)
title('去噪后的图片')
```
其中,`lena.png`为一个包含噪声的图片,可以使用`imread`函数加载。首先将图片转换到YCbCr空间,并获取亮度通道,然后使用`wavedec2`函数进行小波分解。sigma为估计的噪声标准差,t为计算得到的阈值。使用`wthresh`函数计算阈值处理后的小波系数,`waverec2`函数用于重构去噪后的亮度通道。最后,将去噪后的亮度通道和原始的色度通道转换回RGB空间,并使用`subplot`和`imshow`函数可视化原始图片和去噪后的图片。
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